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메트릭이란?

메트릭은 Cube Record 타입에서 필드로 사용 가능한 집계 함수입니다. 후처리 없이 GraphQL 쿼리에서 직접 통계를 계산할 수 있습니다. 디멘션 필드와 함께 메트릭 필드를 선택하면 쿼리가 선택된 디멘션으로 그룹화하고 각 그룹에 대해 메트릭을 계산합니다. 지원되는 메트릭:
메트릭SQL 동등설명
countCOUNT(*) 또는 COUNT(column)행 수 또는 고유 값 수
sumSUM(column)숫자 값의 합계
avgAVG(column)숫자 값의 평균
minMIN(column)최소값
maxMAX(column)최대값
uniqCOUNT(DISTINCT column)고유 값 수

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Record 타입의 메트릭 필드

메트릭은 각 Cube의 Record 타입에서 최상위 필드로 나타납니다. 모든 Cube가 모든 메트릭을 지원하는 것은 아닙니다 — Cube 정의에 따라 다릅니다. 
type DEXTradesRecord {
  # 디멘션 필드...
  Block { ... }
  Trade { ... }

  # 메트릭 필드
  count: Int
  sum(of: DEXTradesSumOf!): Float
}
메트릭을 사용하려면 필드 선택에 포함하면 됩니다: 
query {
  DEXTrades(
    network: sol
    tokenAddress: "EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGkZwyTDt1v"
    where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
  ) {
    count
    Trade { Dex { ProtocolName } }
  }
}
이 쿼리는 프로토콜 이름별로 DEX 트레이드를 그룹화하고 각 그룹의 카운트를 반환합니다.

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of 파라미터

sum, avg, min, max, uniq 같은 메트릭은 어떤 디멘션을 집계할지 지정하는 of 파라미터가 필요합니다. of 값은 디멘션 경로 명명 규칙을 따르는 Cube별 생성 열거형입니다. 
sum(of: Trade_Buy_Amount)
avg(of: Trade_Buy_PriceInUSD)
min(of: Block_Time)
max(of: Trade_Sell_Amount)
uniq(of: Trade_Buy_Account_Owner)

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예제: DEX별 총 매수 거래량

query {
  DEXTrades(
    network: sol
    tokenAddress: "EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGkZwyTDt1v"
    where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
  ) {
    count
    sum(of: Trade_Buy_Amount)
    Trade { Dex { ProtocolName } }
  }
}
응답: 
{
  "data": {
    "DEXTrades": [
      {
        "count": 1842,
        "sum": 2847291.45,
        "Trade": { "Dex": { "ProtocolName": "Raydium" } }
      },
      {
        "count": 923,
        "sum": 1293847.12,
        "Trade": { "Dex": { "ProtocolName": "Orca" } }
      }
    ]
  }
}

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count — 행 수 세기

of 파라미터 없이 count는 각 그룹의 전체 행 수를 세줍니다 (COUNT(*)와 동등): 
query {
  DEXTrades(
    network: sol
    where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
  ) {
    count
  }
}
디멘션 필드와 함께 사용하면 그룹별 카운트를 반환합니다: 
query {
  DEXTrades(
    network: sol
    where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
  ) {
    count
    Trade { Dex { ProtocolName } }
  }
}

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uniq — 고유 값 수

uniq는 SQL의 COUNT(DISTINCT column)에 매핑됩니다. 디멘션의 고유 값 수를 세는 데 사용합니다: 
query {
  DEXTrades(
    network: sol
    tokenAddress: "EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGkZwyTDt1v"
    where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
  ) {
    uniq(of: Trade_Buy_Account_Owner)
  }
}
이는 오늘 Solana에서 USDC를 거래한 고유 매수 월렛 수를 반환합니다.

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selectWhere — HAVING 스타일 필터링

selectWhere는 SQL의 HAVING 절과 유사하게 집계 결과를 기준으로 필터링할 수 있습니다. 그룹화 및 집계 후에 적용되어 메트릭 값에 따라 그룹을 필터링합니다. 
query {
  DEXTrades(
    network: sol
    where: { Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } } }
  ) {
    count(selectWhere: { gt: 100 })
    Trade { Dex { ProtocolName } }
  }
}
이는 오늘 100건 이상의 트레이드가 있는 DEX 프로토콜만 반환합니다 — 트레이드가 적은 프로토콜은 결과에서 제외됩니다. selectWhere는 IntFilter/FloatFilter와 동일한 숫자 연산자를 지원합니다:
연산자설명
gt보다 큼
gte크거나 같음
lt보다 작음
lte작거나 같음
eq같음
ne같지 않음

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실용 예제: 상위 트레이더

오늘 토큰의 거래 횟수 기준 상위 10개 월렛을 찾고, 총 매수 거래량과 고유 거래 수를 표시: 
query TopTraders {
  DEXTrades(
    network: sol
    tokenAddress: "DezXAZ8z7PnrnRJjz3wXBoRgixCa6xjnB7YaB1pPB263"
    where: {
      Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } }
    }
    orderBy: Block_Time_DESC
    limit: { count: 10 }
  ) {
    count
    sum(of: Trade_Buy_Amount)
    Trade {
      Buy {
        Account { Owner }
      }
    }
  }
}
응답: 
{
  "data": {
    "DEXTrades": [
      {
        "count": 47,
        "sum": 892341023.5,
        "Trade": {
          "Buy": {
            "Account": { "Owner": "7xKXtg2CW87d97TXJSDpbD5jBkheTqA83TZRuJosgAsU" }
          }
        }
      },
      {
        "count": 31,
        "sum": 451203847.2,
        "Trade": {
          "Buy": {
            "Account": { "Owner": "3kMq5RezM9XBbBGRNxP9vXkJHAfG8S7gn5WfBsHFQr7T" }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

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복수 메트릭 결합

단일 쿼리에서 여러 메트릭 필드를 선택할 수 있습니다: 
query {
  DEXTrades(
    network: sol
    tokenAddress: "So11111111111111111111111111111111111111112"
    where: {
      Block: { Time: { after: "2025-03-27T00:00:00Z" } }
    }
  ) {
    count
    sum(of: Trade_Buy_Amount)
    min(of: Trade_Buy_PriceInUSD)
    max(of: Trade_Buy_PriceInUSD)
    uniq(of: Trade_Buy_Account_Owner)
    Trade { Dex { ProtocolName } }
  }
}
이는 DEX별 통계를 반환합니다: 거래 수, 총 거래량, 가격 범위, 고유 트레이더 — 모두 하나의 쿼리로.

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메트릭 vs 사전 집계 Cube

일반적인 질문: DWD Cube에서 메트릭을 사용해야 할까요, 아니면 DWM/DWS Cube를 직접 쿼리해야 할까요?
접근 방식사용 시점성능
DWD의 메트릭 (예: DEXTrades.count)커스텀 집계, 임의 그룹화, 유연한 시간 범위느림 — 쿼리 시 원시 이벤트를 집계
DWM Cube (예: Pairs, Tokens)표준 시계열 분석, OHLC 차트, 시간별 거래량빠름 — 사전 계산된 분별 롤업 읽기
DWS Cube (예: TokenHolders, WalletTokenPnL)현재 스냅샷, 누적 합계, 리더보드가장 빠름 — 사전 집계된 요약 데이터 읽기
경험 법칙: 사용 사례를 충족하는 경우 DWM/DWS Cube를 사용하세요 — 사전 집계되어 훨씬 빠릅니다. 사전 빌드된 Cube가 지원하지 않는 커스텀 그룹화나 집계 로직이 필요한 경우에 메트릭이 있는 DWD Cube를 사용하세요.

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결정 가이드

Pairs (DWM)를 사용하세요. 이미 분별 사전 계산된 open/high/low/close/volume이 있습니다. DEXTrades를 직접 집계할 필요가 없습니다.
Tokens (DWM)를 사용하세요. 분별 트레이드 수, 거래량, 고유 트레이더를 사전 집계합니다.
TokenHolders (DWS)를 사용하세요. 홀더별 사전 계산된 최신 잔액 — BalanceUpdates를 집계하는 것보다 훨씬 빠릅니다.
count + sum(of: Trade_Buy_Amount)와 Trade.Dex.ProtocolName으로 그룹화하여 DEXTrades를 사용하세요. 사전 빌드된 Cube로 제공되지 않으므로 DWD 메트릭이 적합한 선택입니다.
WalletTokenPnL (DWS)을 사용하세요. 월렛-토큰 쌍별 사전 계산된 매수/매도 거래량 및 거래 수.

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다음 단계

데이터 큐브

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쿼리 예제

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